Evolvent AI 发布 RSIGym：用「一切皆服务」环境测 AI 自我改进，Opus 5 得 0.48 居首
cihangxie · x · 2026-10-08
Evolvent AI 团队提出：RSI（递归自我改进）本质是系统工程问题而非单纯模型问题——进展取决于研究 agent 所处的环境：能调用什么资源、能修改什么、如何跑实验。
- RSIGym：围绕「Everything as a Service」构建的环境，把训练、推理、评测、数据生成（rollout）、沙箱五类成熟研究服务做成可直接调用的接口，统一授权、预算记账，agent 专注改进目标系统本身。
- 三种研究权限：改数据（Data）、改 harness（执行代码与工具流）、Joint 模式（同时改数据+训练设置+harness，为主研究）。
- RSI-Index：衡量前沿 agent 联合改进目标模型权重与 harness 的能力。跨 6 个研究 agent、5 个基准域（每次运行预算 $500），Opus 5 以 0.4809 领先。
代码、实验配置、研究轨迹与评测日志已开源。
「编程与Agent」频道最新
- Demo 跑通≠落地：从业者谈企业 AI 交付的真正门槛 — sujingshen · 2026-10-08
- DeLM 更新版实测：多智能体快 2.49 倍但评测口径各异 — jyangballin · 2026-10-08
- Musk 认可 Grok 机器人 + Cursor 云端 Agent 组合，称效率飙升 — elonmusk · 2026-10-08
- 开发者感叹：AI 编程时代，缩进与格式之争彻底失去意义 — facontidavide · 2026-10-08
- RunningTab 论文：让环境侧记账 Agent 读过什么、还欠什么任务 — RexDouglass · 2026-10-08
- 开发者：当下最值得学的技能是让隔夜 agent 稳定跑通不翻车 — zack_overflow · 2026-10-08